英伟达与卡大联合开发ASAP框架 大幅缩小机器人模拟与现实运动差距

机器人技术发展进程里，模拟环境和现实世界间的差距长期是重大难题。近期，英伟达GEAR实验室携手卡内基梅隆大学的研究团队，打造出全新框架ASAP（AligningSimulation and Real Physics），致力于缩减这一差距。

该框架成效显著，在降低机器人模拟与现实运动误差上迈出坚实步伐，能削减约53%的运动误差，较现有方法优势突出。ASAP框架工作流程分两阶段，先让机器人于虚拟环境展开训练，接着借助特殊模型应对现实世界的差异。此模型可学习并校准虚拟与实际运动的偏差，实现精准的动作转换。借助这一系统，机器人能将复杂动作，如跳跃、踢腿等，从模拟环境迁移至现实场景。

实际测试中，研究团队选用UnitreeG1人形机器人，成功呈现多种灵活运动，如超一米的前跳。测试显示，ASAP系统在运动准确性上远超其他现有方法。研究人员为展现该系统潜力，还安排机器人模仿克里斯蒂亚诺・罗纳尔多、勒布朗・詹姆斯和科比・布莱恩特等著名运动员动作。不过，实验中也暴露出硬件局限，机器人马达执行动态运动时易过热，收集数据时还有两台机器人损坏。

研究团队表明这只是开端，未来ASAP框架有望助力机器人掌握更自然、多元的运动。为推动更多科研人员参与，团队已将代码在GitHub上公开发布，鼓励同行基于此框架深入探索与开发。